79、基于改进Q学习的多机器人编队路径规划方法

于 2025-09-24 09:11:59 发布
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分类专栏： 智能系统前沿探秘 文章标签： 改进Q学习 多机器人编队 路径规划
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基于改进Q学习的多机器人编队路径规划方法

1. 引言

随着人工智能的发展，移动机器人在工业等领域得到广泛应用。路径规划是移动机器人导航的基础部分，主要有明确起点和目标点、避开障碍物以及优化路径这三个任务。由于移动机器人的应用环境日益复杂，多机器人协作的场景越来越多，因此需要研究更高效的多机器人路径规划方法。

路径规划根据环境的已知条件可分为全局路径规划和局部路径规划。当前的路径规划方法主要有人工势场法、模板匹配、地图构建和人工智能等，每种方法都有其适用环境和规划条件。在未知环境的路径规划中，强化学习得到了有效应用。强化学习算法主要分为基于价值函数和基于直接策略搜索两大类，其中基于价值函数的强化学习方法中最常用的是Q学习算法，但传统Q学习算法存在收敛时间长、收敛速度慢的问题。

虽然已有一些关于移动机器人路径规划的研究，如通过添加初始引力势场和陷阱搜索使学习过程收敛更快，引入人工势场初始化Q值实现快速路径规划等，但现有方法仍存在诸多问题。因此，提出了一种基于改进Q学习的多机器人编队路径规划方法。该方法的创新点在于：通过环境先验信息初始化Q表，并填充凹形障碍物；利用模拟退火算法改进动作选择策略；跟随机器人采用改进的引力势场方法跟随领队机器人。

2. 领队机器人的改进Q学习
2.1 Q值初始化

Q学习是一种常用的强化学习算法。当智能体需要完成某项任务时，它通过动作与环境交互并进入新状态，同时环境会给予即时回报，即执行动作的奖励反馈。智能体根据奖励反馈了解动作的优劣，更倾向于选择正反馈的动作，减少选择负反馈动作的概率。通过反复迭代数据，智能体可以改进自身的动作策略，最终学习到完成相应任务的最优策略。Q值函数的更新方程为：

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